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15项世界互联网领先科技成果发布,彰显“科技向善”的力量

在昨天的乌镇世界互联网大会·互联网发展论坛上，2020年“世界互联网领先 科技 成果发布活动”在乌镇举行，共发布了15项世界互联网领先 科技 成果，包括腾讯、阿里、百度、微软、奇安信等15项国内外有代表性的领先 科技 成果获评。

华为公司的各项设备在鸿蒙操作系统的支持下，能够完美的进行互联，这也能够提起科技改变生活。华为公司推出鸿蒙操作系统之后，华为公司的产品销售量也会有所影响。毕竟大部分消费者都喜欢购买配套产品，这就从很大程度上提高了华为鸿蒙操作系统与华为生产的智能设备产生很高的互动性。

北京大学的“超高清视频编解码关键技术及系统应用”、阿里云计算有限公司的“阿里云盘古：面向云计算的大规模分布式存储系统”等。

本届大会领先科技成果发布活动，从全世界征集到近千项科技成果，将从中选出最具发展前沿、最具创新性的成果进行发布，涉及信息化、智慧城市、大数据、人工智能、5G通信技术、量子技术等互联网的方方面面。

工业互联网数据安全及应对策略?

首先，智能工厂需要强化网络安全意识，采取有针对性的安全防护措施，比如密钥管理、用户身份认证、信息加密等措施。其次，应该意识到数据安全的重要性，线上数据应该具备完整性、保密性、可用性。智能工厂需要建立完善的数据备份和灾难恢复机制，确保外部攻击不会对生产运营造成难以挽回的损失。

工业0结合了物联网以及相关的实体和数字技术，包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实，以完善生产生命周期，实现数字化运营。

系统漏洞：网络攻击者常利用计算机系统的漏洞进行攻击，这些漏洞可能存在于硬件或软件中。通过这些安全漏洞，攻击者可以获取敏感信息或对系统造成破坏。2 恶意程序：恶意软件包括病毒、间谍软件、勒索软件和广告软件等，它们被设计来损害系统、窃取数据或获取不正当利益。

设备和控制安全 要求企业加强工业生产、主机、智能终端等设备安全接入和防护，强化控制网络协议、装置装备、工业软件等安全保障，推动设备制造商、自动化集成商与安全企业加强合作，提升设备和控制系统的本质安全。

...滴滴,美团,今日头条这些公司的大数据分析的框架是怎样的?求解答...

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。

TMD，很多种说法是按照三家企业的名字来称谓的，即：今日头条（T：toutiao.com）、美团点评（M：meituan.com）和滴滴（D：didiglobal.com），三家企业的老总分别是张一鸣、王兴、程维。

现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性 随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。很多情况下大数据来源于生活。

早在接受《财经》采访时，王兴就分析过目前的网约车市场：“一方面现有网约车不能完全满足用户的需求。另一方面这是locationbasedservice，美团的业务特征很大是和位置相关的。外卖和打车，还是有很多相似点的。同样，对于新零售，美团也投资了掌鱼生鲜、猩便利、康品汇等。

大数据核心技术有哪些

大数据核心技术涵盖了一系列领域，其中包括： 数据采集与预处理：- Flume：实时日志收集系统，能够定制数据发送方以收集不同类型的数据。- Zookeeper：分布式应用程序协调服务，提供数据同步功能。 数据存储：- Hadoop：开源框架，专为离线处理和大规模数据分析设计。

数据挖掘：机器学习的相关技术是数据挖掘的基石。尽管数据挖掘的概念比机器学习出现得早，并且应用范围更广泛，但数据挖掘与机器学习共同构成了大数据分析的核心技术，两者相辅相成。它们为大数据处理提供了必要的模型和算法，而这些模型和算法是大数据处理的关键。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

大数据的技术支撑是什么?

大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。

分布式处理技术 分布式处理技术通过将多台计算机通过通信网络连接起来，实现地理位置、功能或数据的差异性，在统一的管理控制下完成信息处理任务。例如，Hadoop就是一个分布式处理系统。 云技术 大数据分析通常需要分布式处理框架，这些框架可以向多台计算机分配工作，这种分布式的计算模式与云计算紧密相关。

存储技术 存储技术是大数据分析和应用的基础。它涉及到数据的采集、处理、存储和结果形成的全过程。从大数据的特征定义，到价值探讨，再到发展趋势，以及隐私问题，都是存储技术需要考虑的重要方面。

分布式处理技术：在大数据时代，分布式处理技术扮演着至关重要的角色。这种技术通过网络将多台计算机连接起来，即便它们位于不同地点、具备不同功能或持有不同数据。在统一的管理和控制下，分布式系统能够协同工作，高效处理信息。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。

大数据的三大支撑要素包括数据存储、数据处理和数据应用。数据存储：为了保存各类数据，包括结构化数据，大数据需要充足的存储空间。数据处理：大数据的处理需要强大的计算能力，以应对海量数据的挑战。数据应用：大数据的应用需要通过应用程序来挖掘数据中的有价值信息。

企业的大数据分析平台应该如何构建

1、数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。 工具选型上，有报表平台、BI。

2、步骤四：进行大数据挖掘与分析 在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。

3、选择数据接入和预处理工具面对各种来源的数据，数据接入就是将这些零散的数据整合在一起，综合起来进行分析。数据接入主要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河系统），sqoop等。

4、第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。第二步就是数据的抓取、处理和分析并自动化生成系列产品报告，实现目标是解放生产力。

5、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。